多种内涵视角

3.2.3　“大中国”经济区层次：多种内涵视角

如果要对上述宏观演进视角下的“大中国”区层次的经济整合现状进行理论提炼，寻找一般性的经济整合机理，我们有必要对国际经济学之一体化理论中的贸易创造和贸易转移、贸易流与产业内贸易和货币一体化作进一步的理论解释。

3.2.3.1　“大中国”经济区层次的贸易创造和贸易转移

本书在2.1.1.1中所提及Viner的“贸易创造”（trade creation）和“贸易转移”（trade diversion）理论的基本结论是：在关税同盟成立前，对未来成员体的高关税会增加贸易创造的可能性；而在关税同盟建立后，这些未来成员体则有可能取得福利收益。另一方面，对非成员体的低关税将会减少贸易转移的机会。显然，当我们将“大中国”经济区的四个主体看成是存在着一种准关税同盟的研究对象，则Viner关于贸易创造和贸易转移效应的学说，无疑会给我们研究区域市场整合提供某些启示，沿着这些启示可以归纳出某些机理，并在这些机理的基础上利用Balassa（1961）模型对“大中国”经济区有可能出现的区域经济整合展开模拟检验。

Balassa模型是以区域贸易合作前进口需求收入弹性固定不变，而区域贸易合作必然引起进口需求收入弹性的变化为基本假设前提，通过区域贸易合作前后进口需求收入弹性的变化来说明区域贸易合作的贸易创造效应和贸易转移效应。区域内贸易进口需求收入弹性增大，则意味着总贸易创造；区域外贸易进口需求收入弹性减小，则表明总贸易转移。Balassa模型的公式为：

式中，M为进口值；Y为国内生产总值；a为一常数；u为模型误差；b为进口需求收入弹性。将方程两边同时取对数得：

可将式（3.2）进一步转化为3个方程：

总进口方程：

　　lnMT＝a_t＋b_tlnY＋u_t　　　（3.3）

区域内进口方程：

　　lnMI＝a_i＋b_ilnY＋u_i　　　（3.4）

区域外进口方程：

　　lnME＝a_e＋b_elnY＋u_e　　　（3.5）

MT、MI、ME分别代表总进口值、区域内贸易进口值和区域外贸易进口值。由于CEPA实施时间不长，只能计算较少时段的进口需求收入弹性，对以上各方程中的a、u不再考虑，从而使之简化为：

　　lnMT＝b_tlnY；lnMI＝b_ilnY；lnME＝b_elnY　（3.6）

当区域贸易合作后的b_t和b_i都大于合作前的水平，则存在着Viner理论中的净贸易创造，即在区域内部实行自由贸易后，成员体A内成本高的产品为成员体B内成本低的产品所代替，原来由成员体A生产的，现在从成员体B进口，新的贸易得到“创造”。从成员体B进口成本低的产品代替原来成本高的产品后，成员体A就可以把原来的生产成本高的资源转向生产成本低的产品，从而获得利益。

当区域贸易合作后的b_i大于合作前的水平，而b_e小于合作前的水平，则存在着Viner理论中的净贸易转移，即由于区域内经济体对外实行统一关税率，对第三方的歧视导致从外部进口减少，转为从成员体进口，这就产生了贸易转移。由于从原来的第三方进口成本较低的产品改为从成员体进口成本较高的产品，这会造成一定的损失。

由于CEPA实施时间不长，可计算进口需求收入弹性的数据时段较短，因此可能获得的“大中国”经济区内各经济体间贸易的样本数据较少。但根据Balassa模型所计算的进口需求收入弹性对贸易创造和贸易转移效应的解释还是可以反映两岸四地间的贸易往来的演进动态。

3.2.3.2 “大中国”经济区层次的产业内贸易

本书在2.1.1和2.1.3中已指出，随着规模经济被越来越多地纳入区域市场整合的动态分析，衡量关税同盟配置效率的标准扩大到：贸易创造和贸易转移效应、贸易扩张和贸易条款效应，以及成本递减和贸易抑制效应。如果说Balassa模型检验的是“大中国”经济区内的贸易创造和贸易转移效应，那么对贸易扩张和贸易条款效应，以及成本递减和贸易抑制效应的检验就会涉及贸易流和产业内贸易。

主流经济学对产业间－产业内贸易的测度大部分都采用了由Grubel和Lloyd在1975年提出的产业内贸易指数法（Grubel-Lloyd Index，简称GL指数），这是目前对产业内贸易发展水平进行测度所采用的最广泛的方法。其具体计算公式为：

式中，X_i表示一个经济体的产业i在某一特定年份的出口贸易额；Mi表示该经济体的产业i在同一年份的进口贸易额；IIT_i即为该经济体产业i的产业内贸易指数。通过这个公式计算出来的指标IIT_i在0到1之间变动，若IIT_i＝0则表示完全的产业间贸易；若IIT_i＝1则表示完全的产业内贸易。一个经济体的总产业内贸易指数可以由所有产业的产业内贸易指数的加权平均数求得。其具体计算公式为：

以式（3.7）和式（3.8）为代表的GL指数被广泛运用于产业内贸易的测度，在这一运用过程中，一些学者对GL指数的缺陷进行了修正。Aquino（1978）认为，多边总体贸易的不平衡性会使得用GL指数测算出的产业内贸易数值比实际值偏低，应该采用经过贸易失衡矫正过的双边贸易额。Brül hart（1994）认为，GL指数能够很好地刻画某一年的产业内贸易情况，但不能反映贸易变化的状况，如果在GL指数中用贸易量的一阶差分取代贸易量就可以衡量产业内贸易的动态变化。尽管这些修正在一定程度上提高了GL指数衡量产业内贸易发展水平的准确性，但GL指数本身只是一个比值，并不能反映产业内贸易的发展规模和发展速度，也无法将产业间贸易以及水平型和垂直型产业内贸易从数量上区分开来，因而采用GL指数需配合其他测度方法来进行更深入的产业间和产业内贸易的测度。

尽管GL指数有测度上的缺陷，但本书旨在运用GL指数考察“大中国”经济区内扩大的区内贸易来源，因此，这一指数对说明“大中国”经济区构建区域经济一体化的成本大小还是具有适用性的。具体来讲，如果“大中国”经济区内贸易扩大的来源主要是产业内贸易，那么各经济体参与区域市场整合的成本就比较低。由于产业内贸易指标值在0－1间变动，因此，通常情况下IIT_i越接近0，“大中国”经济区内该产业越表现为产业间贸易现象；IIT_i越接近1，“大中国”经济区内的产业越表现为产业内贸易程度现象。在一般的实证分析中，GL指数进一步可细化为：如果IIT_i≥0.5，就说明“大中国”经济区内有较明显的产业内双向进出口贸易的存在；如果IIT_i＞0.7，就说明“大中国”经济区内有很强的产业内贸易关系。

3.2.3.3 “大中国”经济区层次的货币一体化

本书在2.3.3中就“泛一体化”框架内货币一体化问题从平价条件的模型展开过文献评述，但对“大中国”经济区层次的货币合作乃至汇率协调机理的阐述，还需作进一步的理论解说。

“大中国”经济区层面的货币一体化是否最优，取决于它能否满足最优货币区的标准——生产要素流动性、工资和价格弹性、经济开放度、产品和消费的多样性、通货膨胀相似性、财政一体化程度、政治一体化程度以及冲击的对称性等。具备上述特征的货币一体化可以减轻经济冲击对货币区各经济体产生的不对称影响，或者有助于各经济体内外均衡的恢复，从而降低各经济体对名义变量调整（包括货币供给和汇率）的依赖。这里所说的经济冲击，指的是造成经济运行偏离其均衡状态的各种内外部因素，包括需求冲击、供给冲击、货币冲击等。

进入20世纪90年代后，随着计量经济学的发展，对货币一体化的研究越来越多地集中到了经济冲击对称性方面，经济冲击的性质因此也成为判断是否构成最优货币区的最重要标准。Cohen和Wyplosz（1989）率先利用产出（GDP）的时间序列数据研究冲击的对称性问题。之后，Caramazza等（1990）通过考察实际汇率变动、股票价格变动（Eichengreen，1990）等相对价格变化，或者劳动力流动性（De Grauwe＆Vangaverbeke，1991）、财政转移支付（Sachs＆Salai Martin，1991）等因素来判断经济冲击的对称性。但是上述方法都无法从变量的变动中区分哪些是经济冲击造成的，哪些是要素调整造成的。Blanchard和Quah（1989）提出了将经济冲击分解为供给冲击和需求冲击的结构向量自回归模型（structural vector auto regression，SVAR）方法，从而为研究经济冲击的对称性提供了更有力的路径。Bayoumi和Eichengreen（1992，1994，1996）在结构向量自回归模型方法的基础上提出向量自回归模型（vector auto regression，VAR）方法，从根本上克服了上述几种方法的缺陷，把研究的重点推进到导致价格、产出变动的深层次因素上。Bayoumi和Eichengreen（1992，1994，1996）的VAR模型为：

　　ΔX_t＝B₁ΔX_t－1＋B₂ΔX_t－2＋…＋B_nΔX_t－n＋e_t　（3 .9）

经济冲击性变量ΔX_t＝（Δ P_t，Δy_t，Δ i_t）^t，误差项e_t＝（e_pt，e_yt，e_it）^T，Δ P_t，Δy_t，Δ i_t分别表示价格的变化率、收入变化率和利率的变化率，并且这些变化率均采用对数差分的形式获得，以此剔除短期影响，考察相对长期的变量变化。其中价格、收入和利率分别用CPI指数、名义GDP和一年期储蓄存款利率来衡量。

靳超、冷燕华（2004）用VAR模型对1979年到2003年“大中国”经济区层面的货币一体化数据进行了实证分析，通过对名义经济指标相关性和经济冲击相关性的研究得出如下结论：（1）“大中国”经济区层面的供给冲击呈现弱相关，但是大于需求冲击和货币冲击的相关度，因此，可以说“大中国”经济区层面在实际经济变量冲击方面呈现相对更强的相关性或对称性。（2）需求冲击呈现的负相关证明，在短期名义变量波动上，“大中国”经济区层面有相当程度的不对称性，这在一定程度上反映了“大中国”经济区各经济体的经济结构、经济规模的差异性。（3）在市场化程度方面，大陆要落后于香港、澳门和台湾，这会对货币一体化形成一定的阻碍。此外，李心丹、刘瑛、刘铁军（2003）也曾通过VAR模型对大陆和香港能否构成最优货币区进行了类似的实证研究，他们得出的结论是：大陆与香港之间的供给冲击具有一定的对称性，而大陆与香港之间的需求冲击和货币冲击具有不对称性，从大陆和香港未来的发展方向来看，经济冲击的对称性将随着经济一体化程度的提高而提高，货币一体化的条件也将逐渐成熟。

因此，通过建立在平价条件基础上的货币一体化模型检验“大中国”经济区各经济体的货币一体化趋向，并对这一趋向背后的经济冲击性进行向量自回归模型（vector auto regression，VAR）检验，从而找出“大中国”经济区层次货币一体化导致价格、产出变动的深层次因素，不失为一种可行的研究思路。